Иммунное профилирование «станет революцией в медицине», говорит профессор Адриан Листон из Института Бабрахама

Грядет революция в медицине.

Это может помочь в диагностике заболеваний, определять способы лечения пациентов и способствовать открытию новых методов лечения.

Иммунное профилирование призвано объяснить, как собственная защита нашего организма зависит от болезней и реагирует на них.

В Институте Бабрахама профессор Адриан Листон работает над переносом этой методики из лаборатории в клинику.

«Иммунный профиль гораздо мощнее, чем геномные данные, но получить геномные данные гораздо проще», — рассказал он Cambridge Independent. «Вы можете взять кровь, отправить ее на ночь и секвенировать за пределами учреждения. Мы еще не на той стадии, когда имеем данные по иммунной системе.

«Но чем больше мы знаем о различных заболеваниях, тем больше понимаем, что в них присутствуют воспалительные или иммунно-опосредованные компоненты.

«Это может стать революцией в медицине. Как только инфраструктура будет создана и больницы начнут регулярно проводить анализы, мы увидим взрыв полезности. Сейчас это всего лишь исследовательский инструмент».

Профессор Листон возглавлял работу в бельгийских исследовательских организациях VIB, KU Leuven и UZ Leuven по применению алгоритмов машинного обучения к данным иммунной системы, которые могли бы позволить диагностировать ювенильный артрит с помощью простого анализа крови.

Результаты, опубликованные в журнале «Анналы ревматических заболеваний», также можно использовать для прогнозирования того, какие пациенты лучше всего отреагируют на различные варианты лечения.

«Цель исследования — выяснить, можно ли использовать иммунологическую подпись — то, что можно обнаружить в крови, — чтобы показать, что у кого-то артрит. Это первый шаг к возможности использовать биомаркеры на основе крови, а не клинические симптомы». », - объясняет профессор Листон.

Ювенильный идиопатический артрит является наиболее распространенным ревматическим заболеванием у детей, но молодому пациенту предстоит пройти долгий путь к правильной диагностике, поскольку это заболевание проявляется в различных формах и степени тяжести.

Как только врач общей практики признает, что случай включает в себя нечто большее, чем «боли роста», пациента направят в педиатрическое отделение больницы, чтобы исключить другие причины, прежде чем обратиться к специалисту-ревматологу. Может потребоваться еще шесть месяцев, чтобы понять, какой подтип артрита у пациента, а затем еще время, чтобы опробовать различные пути лечения.

«Если бы вы могли диагностировать ювенильный артрит с помощью анализа крови на приеме у терапевта, вы могли бы быстрее доставлять пациентов к детскому ревматологу», - говорит профессор Листон.

«Еще одно преимущество знания сигнатур крови пациента заключается в том, что они могут рассказать вам о механизмах воздействия иммунной системы на суставы.

«Это не очень хорошо изученное заболевание, и первая часть его понимания — увидеть, что не так в иммунной системе».

Исследователи в Бельгии собрали образцы крови более чем 100 детей, две трети из которых страдали ювенильным артритом. Продолжая анализ в Бабрахаме, команда беспрецедентно подробно изучила уровни каждого типа лейкоцитов, которые имеют решающее значение для нашего иммунного ответа.

Действуя как наша постоянная армия, лейкоциты (или лейкоциты) защищают нас от бактерий, вирусов и грибков, разрушая их, связывая с ними или уничтожая. Они производят антитела, уничтожают раковые клетки и других паразитов и являются частью нашей аллергической реакции.

Хотя лейкоциты часто группируются в пять широких категорий, на самом деле существует около 100 типов лейкоцитов, и каждый из них был проанализирован в этом исследовании.

«В клинике могут провести подсчет лейкоцитов, но он ничего не скажет вам о том, какие из этих типов более или менее распространены», — говорит профессор Листон. «Мы измерили количество каждого типа и попытались увидеть, какие из них увеличились, а какие уменьшились, и какие из них ответили на лечение.

«Мы взяли информацию и пропустили ее через алгоритм машинного обучения. Программа, которую вы создаете, начинается без каких-либо знаний. Это подход грубой силы. Она может сосредоточиться на четырех параметрах, затем на следующих четырех, и она делает это миллионы раз. тренирует себя.